プロフィットファクターとリカバリーファクターの違い

プロフィットファクターとリカバリーファクターの違い EA
プロフィットファクターとリカバリーファクターの違い

 

この記事では、結構知らない人が多い

「リカバリーファクター」について

なるべく分かりやすく説明していきます。

 

プロフィットファクターは知ってるけど、

リカバリーファクターって…一体なんなの?

 

っていう人、意外と多いんですよ。

 

理由は、本編で記述していますが、

プロフィットファクターが重要視されがち…

というか、され過ぎだと思ってます。

 

もちろん、プロフィットファクターも

EAを判断する上で重要ではあるんですけど、

自動売買・EAに精通している人であれば、

必ず、リカバリーファクターを見ます。

 

でも、大半の「稼げないEA」を販売してる

詐欺師まがいのちょっと怪しい人達は、

リカバリーファクターの説明をしないです。

 

だから、EAの運用経験がある人であっても

リカバリーファクターを知らない人が

ビックリするくらい多いんだと思います。

 

今回は、有名なプロフィットファクターと

実は、重要なリカバリーファクターの計算方法、

使い方や基本の考え方を簡潔にまとめました。

皆さんの参考になれば幸いです。

 

プロフィットファクターとは

まずは、プロフィットファクターの説明をしていきます。

 

いや、プロフィットファクターじゃなくて

リカバリーファクターについて知りたい!

っていう方は、目次から飛んでください♪

 

計算方法

 

総利益 ÷ 総損失 = プロフィットファクター

 

プロフィットファクターの計算方法は、

非常にシンプルです。

上記の計算式で簡単に求められます。

 

使い方

基本的にプロフィットファクターは、

投資のパフォーマンスを数値化、

可視化するために使われます。

 

今回は、プロフィットファクターと

リカバリーファクターの違いを

AさんとBさんのトレード成績を通して

分かりやすく説明していきます。

 

例えば、AさんとBさんのトレード成績が

どちらも20万円だったとします。

 

Aさん

利益  20万円

Bさん

利益  20万円

 

Aさん → 利益20万円

Bさん → 利益20万円

 

一見、AさんとBさんは同じ成績ですが、

内容は、以下の通り全く違います。

 

Aさん

利益  20万円

総利益 520万円
総損失 500万円

Bさん

利益  20万円

総利益 50万円
総損失 30万円

 

Aさん → 総利益520万円 総損失500万円

Bさん → 総利益50万円  総損失30万円

 

それぞれのプロフィットファクターを計算すると、

以下の数値になります。

 

Aさん

利益  20万円

総利益 520万円
総損失 500万円

プロフィットファクター 1.04

Bさん

利益  20万円

総利益 50万円
総損失 30万円

プロフィットファクター 1.67

 

Aさん → 520 ÷ 500 = 1.04

Bさん → 50 ÷ 30 = 1.67

 

Aさんは、520万円の利益に対して

500万円の損失という事になると、

かなり大きな資金で運用していますが

その上で、20万円の利益になります。

 

Bさんは、少なくともAさんよりは、

少ない資金で運用しているにも関わらず

損失に対しての利益が大きいです。

 

このように同じ利益20万円でも

プロフィットファクターを計算すると

Bさんの方が効率的な投資が出来ていると

簡単に判断する事が出来ます。

 

考え方

性質上、プロフィットファクターの数値が、

大きければ大きいほど利益を出せる事になります。

 

そして、プロフィットファクターの

最低ラインは、1以上です。

※プロフィットファクターが1未満の場合は、
 確実に負けることになりますので
 投資する際には、注意してください。

 

一般的には1.2以上あれば優秀とされています。

 

例えば、プロフィットファクターが1.2で

損失が20万円であれば、利益は24万円です。

同様に、プロフィットファクターが2の場合で、

損失が20万円であれば、利益は40万円です。

 

なので、数値が大きければ大きいほど

利益率が高くなるという事になります。

 

が!自動売買・EAの場合は、注意が必要で

1.2~1.5ぐらいが良いとされています。

 

理由としては、プロフィットファクターが

高すぎるEAの場合は、大抵の場合、

検証期間が短い事が多いからです。

 

極端な例ですが、1ヶ月間のバックテストで

プロフィットファクターを提示している場合も

結構、普通にありますし、横行しているので

皆さん、注意して頂ければと思います。

 

リカバリーファクターとは

はい。お待たせしました!

続いて、リカバリーファクターの説明をしていきます。

 

計算方法

 

総利益 ÷ 最大ドローダウン = リカバリーファクター

 

プロフィットファクターと似ていますが、

今度は、総利益を総損失ではなく、

最大ドローダウンで割って計算します。

 

Q. 最大ドローダウンって何?

A. バックテスト(過去検証)期間に起きた
  最大損失幅です。

 

使い方

リカバリーファクターは、リスクリワード比とも

呼ばれていてリスクに対してどれくらいのリターン、

どれくらいの利益が出るのかを数値化した物です。

 

それでは、再びAさんとBさんの登場です。

2人のトレード成績はどちらも20万円です。

 

Aさん

利益  20万円

Bさん

利益  20万円

 

Aさん → 利益20万円

Bさん → 利益20万円

 

一見、AさんとBさんは同じ成績ですが、

内容は、以下の通り全く違います。

 

Aさん

利益  20万円

総利益 520万円
最大ドローダウン 100万円

Bさん

利益  20万円

総利益 50万円
最大ドローダウン 15万円

 

Aさん → 利益520万円 最大ドローダウン100万円

Bさん → 利益50万円  最大ドローダウン15万円

 

RFで計算すると、以下の数値になります。

 

Aさん

利益  20万円

総利益 520万円
最大ドローダウン 100万円

リカバリーファクター 5.2

Bさん

利益  20万円

総利益 50万円
最大ドローダウン 15万円

リカバリーファクター 3.33

 

Aさん → 520 ÷ 100 = 5.2

Bさん → 50 ÷ 15 = 3.33

 

Aさんは、520万円の利益に対して

最大ドローダウンが100万円でした。

言い換えると、100万円のリスクをとって

520万円の利益が出たという事です。

 

Bさんは、50万円の利益に対して

最大ドローダウンが15万円でした。

つまり、15万円のリスクをとって

50万円の利益が出たという事です。

 

利益を最大ドローダウンで割る事で、

リスクに対して、リワードがいくつなのか、

いくら投資したら、どれくらいの利益が

見込めるのかを簡単に数値化出来ます。

 

プロフィットファクターだけ見ると

AさんよりもBさんの方が効率的でしたが、

リカバリーファクターを見てみると、

リスクリワードは、Aさんの方が良いです。

 

考え方

一応、リカバリーファクターも

先ほどのプロフィットファクター同様、

数値が大きい方が利益を見込めます。

 

一般的には、10年以上のバックテストで

リカバリーファクターの数値は10以上が

望ましいとされています。

 

結局は、リスクリワード比なので、

リスク × リカバリーファクター = 利益

という計算式になります。

 

リカバリーファクターが10の場合、

10万円を投資したら100万円になります。

20の場合、200万円になる計算です。

 

EAにおいては、リカバリーファクターは

非常に重要で一番気にするべきポイントなので

是非、EAを選ぶ際には注目してください。

 

まとめ

プロフィットファクターは、

総利益 ÷ 総損失 

上記の計算式で求める事が出来ます。

1.2以上が望ましいです。

 

リカバリーファクターは、

総利益 ÷ 最大ドローダウン 

上記の計算式で求める事が出来ます。

10以上が望ましいです。

 

どちらも投資のパフォーマンスを

判断する際に大変便利なので、

チェックする癖を付けましょう!

 

最後に…

自動売買・EAを判断する場合、

実は、プロフィットファクターよりも

リカバリーファクターの方が重要です。

※まぁ、どちらも重要なんですけど…
 比較すると、リカバリーファクターの方が
 EAの性質上、重要って話です。

 

また、プロフィットファクターは、

バックテストに記載されていますが

リカバリーファクターは記載がないので

自分で計算する必要があります。

 

いくらプロフィットファクターの

数値がすごく良かったとしても

リカバリーファクターが低ければ、

パフォーマンスが良いとは言えないので

必ず、計算するようにしてください。

 

とりあえず、このブログで提供しているEAの

バックテスト結果で練習してください(笑)

 

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それでは!素敵なEAライフを!

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